IRTとCTTによって測定された縦断的潜在変数の潜在成長モデル

潜在成長モデルは、時間に伴う変化を表す個々の軌道を測定するためにしばしば用いられます。個々の軌道の特性は、縦断的な結果の変動性に依存します。多くの医学的および疫学的研究では、個々の健康結果は直接観察できず、間接的に指標（すなわち、質問票の項目）を通じて観察されます。項目反応理論または古典的検査理論の測定モデルが必要ですが、選択は潜在成長推定に影響を与える可能性があります。本研究では、さまざまな条件下で、この影響を直接評価するために、項目反応理論と古典的検査理論の共通スケールで潜在成長パラメータを推定する新しいプラウジブルバリュー法をマルコフ連鎖モンテカルロと組み合わせて用います。潜在的な結果は欠測データと見なされ、それに対応する事後分布からプラウジブルバリューが生成されます。これらのプラウジブルバリューは共通スケールに線形変換されます。このプラウジブルバリュー技術を用いて、潜在成長および測定モデルパラメータを同時に推定するためのマルコフ連鎖モンテカルロ法が開発されました。結果として、項目反応理論を使用した推定された個々の軌道は、結果を測定するための古典的検査理論と比較して、個々の時間における変化に関するより詳細な記述を提供することが示されています。項目反応パターン（項目反応理論）は、合計スコア（古典的検査理論）よりも健康測定に関してより情報を提供するためです。